#metrics

La economía en cadena a largo plazo de Bitcoin como series temporales, servida desde el feed público de gráficos de blockchain.com. Mientras que las API de instantáneas informan el estado actual de la cadena, esta es la historia: cómo la tasa de hash, la dificultad de minería, los ingresos de los mineros, el recuento diario de transacciones, las tarifas de transacción, el precio de mercado, la capitalización de mercado, la oferta circulante, el tamaño del mempool, el tamaño promedio de bloque, el volumen estimado de transacciones en cadena, las direcciones únicas diarias, el recuento de UTXO y el tiempo medio de confirmación han cambiado a lo largo de meses y años. El endpoint de métrica devuelve la serie temporal diaria completa de una métrica en un período seleccionado (30 días hasta todo el tiempo) con estadísticas resumidas: primero, último, cambio, cambio porcentual, mínimo, máximo y promedio. El endpoint de última devuelve el valor actual de una métrica con su cambio respecto a la lectura anterior y respecto a hace 30 días. El endpoint de métricas enumera cada métrica disponible con su unidad y categoría. Esta es la vista histórica y de gráficos de la economía de red de Bitcoin, distinta de las API de instantáneas de mempool en vivo, estadísticas de red multicadena y feeds de precios en el catálogo. En vivo, sin key en el upstream, nada almacenado.

api.oanor.com/bitcoinmetrics-api

Estadísticas en vivo de la economía en cadena y actividad de red de Bitcoin, construidas sobre el conjunto de datos abierto de blockchain.com — la capa macro en cadena, no búsquedas de direcciones o mempool: una instantánea de red en vivo (recuento de transacciones de 24h y volumen en USD, tasa de hash, precio y capitalización de mercado, suministro total minado, ingresos de mineros), la serie temporal histórica de cualquier métrica en cadena seleccionada (direcciones activas, volumen de transacciones, tamaño del conjunto UTXO, tamaño del mempool, ingresos de mineros, tarifas y más), el catálogo de métricas disponibles y el estado de emisión de Bitcoin (total minado, participación del límite de 21M, recompensa de bloque actual y próximo halving estimado).

api.oanor.com/bitcoinstats-api

Matemáticas de evaluación de clasificadores como API, calculadas local y determinísticamente. El endpoint de confusión convierte las cuatro celdas de una matriz de confusión binaria — verdaderos y falsos positivos y negativos — en el conjunto completo de métricas: exactitud, precisión, recuperación (sensibilidad), especificidad, puntuación F1, coeficiente de correlación de Matthews (robusto ante desequilibrio de clases), exactitud balanceada, valor predictivo negativo, tasas de falsos positivos y falsos negativos, y prevalencia. El endpoint de diagnóstico aplica el teorema de Bayes a una prueba médica o de cribado: a partir de su sensibilidad, especificidad y prevalencia (probabilidad pre-prueba) proporciona los valores predictivos positivo y negativo, los cocientes de probabilidad positivo y negativo y la razón de momios diagnóstica. El endpoint fbeta calcula la puntuación Fβ a partir de precisión y recuperación (o de los recuentos brutos) para cualquier β — β = 1 es F1, β mayor pondera la recuperación, β menor pondera la precisión. Las métricas cuyo denominador es cero se devuelven como null en lugar de generar un error. Todo se calcula local y determinísticamente, por lo que es instantáneo y privado. Ideal para desarrolladores de aplicaciones de aprendizaje automático, ciencia de datos, pruebas médicas y analítica, herramientas de evaluación de modelos y cribado, y educación en estadística. Cálculo local puro — sin clave, sin servicio de terceros, instantáneo. En vivo, nada almacenado. 3 endpoints. Esto es evaluación de clasificadores; para estadísticas descriptivas y regresión use una API de estadísticas y para pruebas de hipótesis una API de inferencia.

api.oanor.com/classifier-api